Evaluation of The Poedji Rochjati Score Card (PRSC) on Digital Platform @hamilku.id Based on The Delphi Method

The number of cases and deaths of mothers and babies in Indonesia is increasing, which is mediated by low-risk detection in early pregnancy, and a lack of knowledge resulting in the dissemination of pregnancy-related information tends to be poorly understood. As a solution to this problem, the purpose of this study was to analyze the effectiveness and usability of the Poedji Rochjati Score Card (PRSC) feature on the @hamilku.id Digital Platform based on the Delphi method. Qualitative research methods with technical observations were carried out online by obstetricians and gynecologists. The main focus of this research was usability testing involving 46 pregnant women who used the application and 9 randomly selected respondents. The assessment and evaluation were guided by the Delphi method, which involved two rounds of testing by six obstetricians and gynecologists. The results were descriptively analyzed. The findings showed that pregnant female respondents aged between 17 and 34 years had a higher education level, were dominated by people without jobs/housewives, were domiciled in Sidoarjo, had undergone antenatal care (ANC) ≤ 6 times, and had undergone ≥ 5 pregnancies. According to the PRS, 52.2% of pregnant women were classified as having high-risk pregnancies (HRPs). Based on the evaluation of the application from the usability aspect, 83.3% of the participants stated that the information was comprehensive and that the medical terminology was easy to understand. However, only half of them considered visualization in the form of images or animations to be very helpful in illustrating pregnancy risks. Delphi testing with obstetricians and gynecologists revealed that the digital PRSC features generated positive ratings, indicating that the tool is accurate, informative, easy to understand, and effective at improving the quality of health services. The second round showed an improvement in the quality and relevance of the digital PRSC features, with more diverse feedback from the respondents providing a broader perspective for future research and feature development. As a result, the digital PRSC feature can help individuals precisely and accurately identify pregnancy risks

Penentuan Takaran Pupuk Nitrogen Tanaman Padi Menggunakan Metode Histogram BWD

Padi merupakan komoditas tanaman pangan yang sejak dulu menjadi penghidupan bagi masyarakat Indonesia, menjadi tanaman pangan prioritas utama dan dikonsumsi masyarakat dalam kesehariannya sehingga perlu dijaga kualitasnya. Salah satu yang menandakan bahwa tanaman padi itu memiliki kualitas yang baik adalah dengan melihat warna dari daun padi tersebut, dimana semakin hijau warna daun padi maka akan semakin baik pula kualitas dan kesehatan padi, untuk tetap menjaga kualiatas tanaman padi maka diperlukan Pemberian pupuk, karena salah satu faktor utama yang dapat mempengaruhi kualitas padi menjadi semakin baik adalah dengan memberikan pupuk yang mengandung unsur hara dan dengan takaran yang seimbang. Untuk pemberian pupuk dengan takaran yang seimbang maka dibutuhkan pengawasan ataupun alat bantu ukur. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah sistem untuk menentukan jumlah takaran pupuk nitrogen yang diukur berdasarkan warna daun pada tanaman padi. sistem dibangun menggunakan Bahasa Pemrograman Python dengan menerapkan Metode Histogram untuk mengimplementasi citra warna daun dari Bagan Warna Daun (BWD). Metode pengembangan sistem menggunakan metode prototype. Dalam metode prototipe, fokus utama adalah pada pembuatan prototipe awal yang dapat mensimulasikan fitur atau fungsi utama dari perangkat lunak yang akan dikembangkan

Analisa Perencanaan Strategi Sistem Informasi untuk Mendukung Produktivitas Otomotif

PT. Mitrametal Perkasa merupakan perusahaan manufaktur komponen aluminium casting dan rem komponen untuk otomotif. PT. Mitrametal Perkasa kini menjadi perusahaan yang melibatkan seluruh alur proses kerjanya dengan teknologi untuk proses mengelola seluruh sumber daya yang ada pada perusahaan, namun di samping itu implementasi dari penggunaan teknologi masih kurang optimal sehingga perlu adanya perancanaan strategis yang lebih optimal. Analisis perencanaan strategis sistem informasi merupakan salah satu cara untuk memperbaiki kinerja produktivitas dari segi pelayanan otomotif. Analisis perencaanaan strategis sistem informasi pada PT. Mitrametal Perkasa menggunakan metode Ward and Peppard, yang mana metode Ward and Peppard memiliki konsep metode yaitu terdiri dari tahapan input dan tahapan output dengan hasil akhir berupa portofolio aplikasi untuk perusahaan di masa mendatang. GAP pada penelitian ini yaitu terdapat pada fokusnya penelitian ini pada objek penelitian yang memanfaatkan strategi perencanaan SI/IT yang telah diterapkan pada proses bisnisnya. Hasil penelitian ini yaitu sistem dan teknologi informasi pada PT. Mitrametal Perkasa yaitu portofolio yaitu yang di dalamnya terdapat sistem informasi keuangan, sistem informasi pelanggan, sistem informasi produksi komponen otomotif, sistem informasi kepegawaian, sistem informasi kemitraan, sistem informasi pengendalian mutu, dan website, yang berguna untuk meningkatkan keunggulan kompetitif serta kerangka kerja perencanaan strategi SI/IT yang terintegrasi dengan manajemen pengelolaan sumber daya informasi

Deteksi Tumor Otak Dengan Metode Convolutional Neural Network

Tumor otak merupakan salah satu penyakit mematikan di dunia. Menurut data Global Cancer Observatory, kasus tumor otak di Indonesia pada tahun 2021 mencapai 5.964 kasus serta tingkat kematian berada pada posisi 12 dengan 5298 kasus. Diagnosa cepat dan lebih dini tentu akan mampu menekan tingkat kematian tumor otak. Penelitian ini mengusulkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk deteksi otak berdasarkan pencitraan medis. Model CNN didesain secara khusus terdiri dari 14  layer. Berdasarkan hasil pengujian model CNN yang dihasilkan memiliki akurasi tinggi yaitu 99%. Selain itu berdasarkan hasil komparasi dengan dataset yang sama, model yang diusulkan 5% lebih unggul dari metode sebelumnya yang menggunakan pre-trained model MobileNetV2

Menentukan Faktor-Faktor Akademik yang Mempengaruhi Hasil Belajar Online Selama Pandemi COVID-19

Pandemi COVID19 adalah krisis kesehatan global. Dalam bidang pendidikan, pembelajaran online dengan sistem e-learning merupakan kebutuhan yang tidak tergantikan. Banyak yang berpendapat bahwa pembelajaran online adalah krisis pendidikan saat ini. Namun, sebagian besar siswa tidak tertarik untuk belajar online karena mengandalkan kualitas Internet, yang membatasi interaksi mereka dan membuat kualitas suara dan gambar tidak stabil. Tentu tidak mudah untuk mengetahui faktor akademik yang mempengaruhi hasil belajar online selama pandemi COVID-19. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor akademik yang mempengaruhi hasil belajar online selama pandemi COVID-19. Menggunakan data lokal Politeknik di Pulau Jawa. Penelitian ini menggunakan analisis Cronbach-Alpha, Bayesian Exploration, EFA-tradisional dan Analisis Regresi Multivariat (OLS). Hasil evaluasi skala penelitian menunjukkan bahwa 28 variabel diamati. Hasil uji hipotesis menunjukkan bahwa hasil belajar online dipengaruhi oleh enam faktor. Desain kursus, kegunaan yang dirasakan, kemudahan penggunaan, Karakteristik pembelajaran, Kapasitas fakultas, Konten kursus. Regresi multivariat berdasarkan metode kuadrat minimum (OLS) untuk mengevaluasi faktor-faktor spesifik yang mempengaruhi pembelajaran online dan menguji hipotesis. Tingkat akurasi model OLS sebesar 45,8%

Sistem Rekomendasi Wisata Magelang Menggunakan Metode Collaborative Filtering

Pariwisata telah menjadi kegiatan yang populer dan digemari oleh banyak orang, termasuk di Indonesia yang memiliki berbagai destinasi terkenal. Magelang, salah satu daerah di Indonesia, memiliki potensi pariwisata yang besar dengan ragam objek wisata, mulai dari sejarah hingga alam. Penelitian ini membahas tentang pengembangan sistem rekomendasi tempat wisata di Magelang menggunakan metode collaborative filtering. Data yang digunakan berasal dari kaggle.com, mencakup informasi rating dan profil pengguna. Analisis umur menunjukkan partisipasi tinggi dari kelompok usia 21-30 tahun, yang merupakan segmen aktif dalam wisata. Mayoritas pengguna berasal dari Pulau Jawa, menambah dimensi kebudayaan dalam penelitian. Metode penelitian ini melibatkan penggunaan collaborative filtering untuk menghasilkan rekomendasi tempat wisata berdasarkan preferensi pengguna. Pengujian dilakukan pada User_Id 1, yang menghasilkan rekomendasi beragam dengan prediksi skor sekitar 3,81 untuk tiga tempat utama. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi dapat membantu pengguna menemukan destinasi yang sesuai dengan preferensi mereka. Kesimpulan penelitian ini menggarisbawahi potensi sistem rekomendasi untuk meningkatkan pengalaman wisata dan mendukung pengembangan sektor pariwisata di Magelang

Peramalan Kebutuhan Spare Part Bengkel Mobil dengan Metode Weight Moving Average

Salah satu permasalahan yang ada pada bengkel mobil adalah belum dapat meramalkan kebutuhan stok persediaan spare part, sehingga menyebabkan ketidaktersediaan spare part pada saat ada permintaan dan menyebabkan overstock spare part yang tidak digunakan pada bengkel. Penelitian ini bertujuan implementasi Weight Moving Average untuk meramalkan kebutuhan stok spare part mobil. Peramalan dengan implementasi Weight Moving Average mampu meramalkan pada bulan berikutnya sehingga mampu meminimalkan terjadinya kesalahan order spare part dan dapat menyelesaikan pekerjaan dengan efisien dari segi waktu staf dalam mengontrol kebutuhan spare part serta tempat penyimpanan barang spare part. Metode yang digunakan adalah Weight Moving Average. Metode ini banyak digunakan dalam menentukan trend sebuah deret dalam waktu.  Hasil dari penerapan metode peramalan dengan mengunakan Metode Weight Moving Average memberikan hasil peramalan dengan cukup akurat, meninjau dari data-data hasil penjualan sebelumnya, yang dapat dijadikan dasar dalam proses estimasi spare part untuk mengatur jumlah order spare part yang dapat mengurangi terjadinya ketidaktersediaan dan overstock atau kelebihan stok. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2,76 %, digunakan untuk mengukur ketepatan ramalan. Untuk nilai MAD bergantung pada selisih parameter nilai aktual dan peramalan, sedangkan nilai MSE merupakan hasil kuadrat dari tiap periode untuk nilai MAD

Analisis Pengaruh Harga Jual dan Social Proof dalam Menentukan Keputusan Pembelian Barang Pada Website E-Commerce

Perkembangan teknologi dan internet telah mengubah cara konsumen melakukan transaksi pembelian. E-commerce menjadi salah satu platform utama yang memudahkan konsumen untuk mencari dan membeli berbagai produk secara online. Dalam lingkungan e-commerce, konsumen sering dihadapkan pada berbagai faktor yang memengaruhi keputusan pembelian mereka. Harga jual dan social proof merupakan dua elemen krusial dalam ekosistem e-commerce yang secara signifikan memengaruhi preferensi dan keputusan konsumen. Harga jual sebagai faktor ekonomis utama seringkali menjadi pertimbangan utama konsumen dalam memilih produk yang akan dibeli. Di sisi lain, social proof, yang mencakup ulasan pelanggan, testimoni, dan rating produk, memiliki peran penting dalam membentuk persepsi konsumen terhadap kredibilitas dan kualitas suatu produk. Bagaimana harga jual dan social proof saling berinteraksi dan berdampak pada keputusan pembelian konsumen menjadi semakin penting. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh harga jual dan social proof terhadap keputusan pembelian barang pada website e-commerce. Metode penelitian yang dilakukan dengan membagikan kuesioner kepada responden yang telah ditetapkan yaitu dengan cara menyebarkan kepada 40 responden yang merupakan pengguna informasi digital sebuah aplikasi website E-Commerce Shoope. Kemudian dilakukan analisis data dengan beberapa pengujian seperti uji validitas, uji reabilitas, uji normalitas, uji regresi linier berganda dan uji hipotesis. Hasilnya Social proof dan harga jual berpengaruh pada keputusan pembelian pelanggan berikutnya. Social proof meningkatkan keputusan pembelian sebesar 0,149, sedangkan harga meningkatkan sebesar 0,486. Pengaruh Social Proof dan Harga jual memiliki korelasi kuat sebesar 67,2%. Terdapat pengaruh bersama-sama antara Social Proof dan Harga terhadap keputusan pembelian, dan pengaruh harga jual lebih berpengaruh dalam meningkatkan minat belanja online. Sebesar 97,5% responden memilih belanja online di E-Commerce karena harga lebih murah. Harga yang ditawarkan harus sesuai dengan produk yang diperoleh untuk meningkatkan minat pengguna E-Commerce

Optimasi Logistic Regression untuk Deteksi Serangan DoS pada Keamanan IoT

Keamanan perangkat Internet of Things (IoT) merupakan prioritas utama karena potensi risiko kerusakan perangkat dan kebocoran data yang dapat berdampak serius. Perangkat IoT telah membawa manfaat signifikan ke berbagai sektor, seperti kesehatan, transportasi, dan industri, namun tingkat serangan terhadapnya terus meningkat. Dalam mengatasi tantangan ini, pendekatan machine learning digunakan dengan memanfaatkan dataset CIC IOT ATTACKS 2023 dari University of New Brunswick. Untuk menghasilkan data yang berkualitas, dilakukan random undersampling untuk mengatasi ketidakseimbangan data, dan seleksi fitur menggunakan Recursive Feature Elimination untuk mendapatkan fitur terbaik. Pemilihan Logistic Regression sebagai algoritma pemodelan dipilih dengan pertimbangan yang matang. Logistic Regression dipilih karena kemampuannya memberikan interpretasi yang jelas terhadap kontribusi relatif setiap fitur terhadap prediksi keamanan perangkat IoT. Selain itu, model ini efisien secara komputasional, mengatasi ketidakseimbangan data, dan tahan terhadap overfitting, yang semuanya merupakan faktor krusial dalam konteks keamanan IoT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Logistic Regression bersamaan dengan seleksi fitur memberikan tingkat akurasi tertinggi mencapai 97%, dengan waktu pemrosesan yang efisien sekitar 11 detik. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa kombinasi teknik random undersampling dan seleksi fitur menggunakan Recursive Feature Elimination secara positif memengaruhi akurasi pada model Logistic Regression, menjadikannya pilihan yang sesuai untuk meningkatkan keamanan perangkat IoT

Rancang Bangun Aplikasi Informasi Kehadiran dengan Teknologi Augmented Reality

Informasi kehadiran merupakan hal penting untuk disajikan pada aktivitas organisasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi yang menampilkan informasi kehadiran secara visual dengan cara pendeteksian wajah berteknologi augmented reality. Bentuk sajian visual memberikan kemudahan menangkap informasi bagi penggunanya dan lebih menarik secara tampilan. Metode Research and Development digunakan untuk mengembangkan aplikasi, terdiri dari tahapan Preliminary, Protopyping Stage, Summative Evaluation, Systematic Reflection and Documentation. Penelitian dilakukan pada sebuah sekolah dengan melibatkan sepuluh guru sebagai sampel. Perangkat lunak pendukung yang digunakan yaitu Unity versi 5, Adobe Photoshop. Hasil Penelitian berupa aplikasi penyajian informasi kehadiran dengan cara pendeteksian wajah penggunanya. Aplikasi menggunakan teknologi augmented reality yang dijalankan pada perangkat mobile. Cara akses dengan pendeteksian wajah menjadi alternatif dalam kemudahan akses. Material yang dibutuhkan pada pembuatan fitur ini dengan opencv berupa pustaka perangkat lunak untuk pengolahan gambar dinamis secara real-time, banyak fitur pengenalan wajah, deteksi wajah, dan berbagai jenis metode artificial intelegence. Fitur augmented reality dengan penambahan fungsi, dimana kamera terarah ke subjek maka muncul informasi kehadiran. Hasil pengujian aplikasi dengan melibatkan ahli dan pengguna, aplikasi dapat diterima dengan baik dari sisi kemudahan mengoperasikan, tingkat toleransi kesalahan, kesesuaian dan desain visual. Penelitian selanjutnya diharapkan mengintegrasikan bukan hanya informasi kehadiran, tapi sajian informasi lainnya pada organisasi